2025-04-19 Python 强类型编程

news2025/5/10 18:35:43

文章目录

  • 1 方法标注
    • 1.1 参数与返回值
    • 1.2 变参类型
    • 1.3 函数类型
  • 2 数据类型
    • 2.1 内置类型
    • 2.2 复杂数据结构
    • 2.3 类别选择
    • 2.4 泛型
  • 3 标注方式
    • 3.1 注释标注
    • 3.2 文件标注
  • 4 特殊情形
    • 4.1 前置引用
    • 4.2 函数标注扩展
    • 4.3 协变与逆变
    • 4.4 dataclass
  • 5 高级内容
    • 5.1 接口
    • 5.2 泛型的协变/逆变
    • 5.3 字面量类型
    • 5.4 静态检查
    • 5.5 Final 与 final
    • 5.6 关闭静态类型检查
  • 工具参考
  • 参考链接

环境：

  • Pycharm Professional 2025.1
  • Python 3.12.9

​ Python 是一门强类型的动态类型语言，可以动态构造脚本执行、修改函数、对象类型结构、变量类型，但不允许类型不匹配的操作。

​ Python 也提供了类型标注功能，有了类型标注提示后，就可以在编码时即发现错误。

image-20250418123709397

强类型检查的优势

  1. 几大优势：
    • 易读：比 docstring 更易理解接口协议，也更易使用第三方库（IDE 工具支持）
    • 排错：编码、编译期间即可发现错误（IDE 工具支持）
    • 重构：接口范围明确，更易于理解和放心重构。
    • 性能：（可能）可以做到静态编译优化。
  2. 现实：
    • 生态-IDE：（方类型检查工具比较全面（PyCharm、VSCode、VIM 等）。
    • 生态库工具：（方库有官方或大厂支持且很流行。
    • 官方 /mypy-9.5 K star、Facebook/.pyre-5 K Star,Google/pytype-3 K star 等。
    • 成熟度：静态检查已被广泛验证有效性，尤其大型工程（dropboxi 迁移 400 万行到静态标注）
    • 行业：主流编程语言以静态强类型检查为主（C++、Jva、Go 等）；其他动态语言的静态类型扩展迅猛发展（如 TypeScript）。

​ 如下是一个非常长的（14个）PEP（Python 改进建议）的列表和落地情况（图中时间是文档时间 +1 年左右是实际落地时间），并且在 PEP 483 开始快速迭代（图中橙色是比较重要的迭代），并且到了 Python3.7 才真正算是成型。

image-20250418125523443

什么时候建议采用强类型检查

  • 提供 SDK、库/接口给其他人时。

    比 docstring 更清晰、主流 IDE 支持提示和校验。

  • 代码行数越多，价值越大。

    规范化编码，通过工具可以辅助发现潜在 BUG。

  • 需要写 UT（单元测试）的地方，就需要类型检查（by Bernat Gabor）。

以下情况适当考虑

  • 原型（Prototype）或验证性质项目（POC）的代码，可以先不引入。
  • 大量旧有代码，需要逐步阶段性引入（参考 Dropbox 经验）。
  • 不熟悉 Python 和类型提供功能用法时，可以先不引入。

1 方法标注

1.1 参数与返回值

​ 对函数参数，返回值进行标注。

image-20250418130632447 
def add(v1: int, v2: int) -> int:
    """两个数字相加"""
    return v1 + v2

1.2 变参类型

​ 对变参、命名变参直接标注其类型。

image-20250418211059472 
def foo(*args: str, **kwds: int):
    ...


foo('a', 'b', 'c')
foo('a', 'b', 1)  # 错误
foo(x=1, y=2)
foo(x=1, y='x')  # 错误
foo('', z=0)

1.3 函数类型

​ 函数类型：Callable[[参数1类型, 参数2类型, ...], 返回类型]

image-20250418211741331

2 数据类型

2.1 内置类型

​ 对内置类型标注，在变量声明后面添加 :类型 即可。

image-20250418130429019 
a: int = 100
b: str = "abc"

2.2 复杂数据结构

Sequence

  1. Sequence 表示 server 可以是任何序列类型（包括 list, tuple, collections.deque 等）。
  2. Sequence 更通用，允许调用方传入列表、元组或其他序列类型。
  3. list 表示 server 必须是一个具体的列表（list），不能是元组或其他序列类型。
image-20250418131737490 
from collections.abc import Sequence

ConnectionOptions = dict[str, str]
Address = tuple[str, int]
Server = tuple[Address, ConnectionOptions]


def connect(message: str,
            server: Sequence[Server]) -> None:
    ...


# 等价于
def connect1(message: str,
             server: Sequence[tuple[tuple[str, int], dict[str, str]]]) -> None:
    ...

2.3 类别选择

  • 使用 Union 定义可能的类型选择：x、y、返回值的类型同一时刻可以不同。
  • 使用 TypeVar 定义一组类型：x、y、返回值的类型同一时刻必须相同。
image-20250418211420368 
from typing import Union, TypeVar, Text

AnyStr1 = Union[Text, bytes]
AnyStr2 = TypeVar('AnyStr2', Text, bytes)


def concat1(x: AnyStr1, y: AnyStr1) -> AnyStr1:
    pass


def concat2(x: AnyStr2, y: AnyStr2) -> AnyStr2:
    pass


concat1('a', 'b')  # 正确
concat1(b'a', b'b')  # 正确
concat1('a', b'b')  # 正确
concat2('a', 'b')  # 正确
concat2(b'a', b'b')  # 正确
concat2('a', b'b')  # 错误

2.4 泛型

​ 使用 TypeVar 表示泛型。

容器泛型示例 1

image-20250418212011985 
T = TypeVar('T')  # 一个泛型类型


# 接受一个元素类型都是T的序列，返回值的类型也是T
def first(l: Sequence[T]) -> T:  # 泛型函数
    return l[0]


first([1, 2]) + 100  # 正确
first(['a', 'c']).upper()  # 正确
first(['a', 'c']) + 100  # 错误

容器泛型示例 2

image-20250418213017654 
from typing import TypeVar, Iterable

T = TypeVar('T', bound=float)
Vector = Iterable[tuple[T, T]]


def inproduct(v: Vector[T]) -> T:
    return sum(x * y for x, y in v)

类与泛型

image-20250418213432735 
from typing import TypeVar, Generic

T = TypeVar('T')


class MyClass(Generic[T]):
    def meth_1(self, x: T) -> T:
        ...

    def meth_2(self, x: T) -> T:
        ...


a: MyClass[int] = MyClass()
a.meth_1(1)  # 0K
a.meth_2('a')  # 错误

3 标注方式

3.1 注释标注

  • 使用注释 # type: xxxx 进行标注
  • 函数的标注方式：
    • (参数类型列表)->返回值类型
image-20250418213929802 
from typing import List


class A(object):
    def __init__(self):
        # type: ()->None
        self.elements = []  # type: List[int]

    def add(self, element):
        # type: (List[int])->None
        self.elements.append(element)

3.2 文件标注

  • 独立的 stub 文件（.pyi）与源文件并行即可（放在同一目录下）。
  • 优点：
    • 不需要修改源代码（减少引入 BUG 可能）
    • Pyi 可以使用最新的语法（源文件可以是低版本）
    • 测试友好。
    • 不拥有的三方库，也可以补充标注信息。
  • 缺点：
    • 代码重复写了一遍头（工作量）
    • 打包变得复杂
image-20250418214958882 
# pyi文件

from typing import List


class A(object):
    elements = ...  # type: List[int]

    def __init__(self) -> None:
        ...

    def add(self, element: int) -> None:
        ...

4 特殊情形

4.1 前置引用

​ 二叉树节在进行类型标注时需要引用自己，这种情况下需要使用前置引用，方式是用字符串代替类型标注。

image-20250418215453476 
from typing import List


class Tree:
    def __init__(self, left: 'Tree', right: 'Tree'):
        self.left = left
        self.right = right

    def leaves(self) -> List['Tree']:
        ...

4.2 函数标注扩展

  • 使用 overload 进行参数返回值描述。
  • 必须有一个无修饰版本做真正实现。
  • 仅用于静态类型检查，运行时重载可以使用 functools.singleddispatch 等。
image-20250418215948265 
from fontTools import unicode
from typing import overload


@overload
def utf8(value: None) -> None:
    ...


@overload
def utf8(value: bytes) -> bytes:
    ...


@overload
def utf8(value: unicode) -> bytes:
    ...


def utf8(value):
    ...  # 实际的实现，必须有

​ 有时也可以用 TypeVar 代替（更简洁）。

image-20250418220155407 
from typing import TypeVar

AnyStr = TypeVar('AnyStr', None, unicode, bytes)
AnyStrRet = TypeVar('AnyStrRet', None, unicode, bytes)


def utf8(value: AnyStr) -> AnyStrRet:
    ...  # 实际实现

4.3 协变与逆变

  • 协变：

    让一个粗粒度接口（或委托）可以接收一个更加具体的接口（或委托）作为参数（或返回值）；
    例如：老鹰列表赋值给鸟列表。

  • 逆变：

    让一个接口（或委托）的参数类型（或返回值）类型更加具体化，也就是参数类型更强，更明确。
    例如：鸟列表赋值给老鹰列表。

image-20250418220818472 
from typing import TypeVar, Generic

T_co = TypeVar('T_co', covariant=True)  # 协变


class MyList(Generic[T_co]):
    def __init__(self, items: List[T_co]) -> None:
        self.items = items


class Bird:
    ...


class Eagle(Bird):
    ...


egls: MyList[Eagle] = MyList([Eagle()])
brds: MyList[Bird] = egls

4.4 dataclass

  1. 带默认值的可变命名元组
image-20250418221642558 
from dataclasses import dataclass, field


@dataclass
class InventoryItem:
    name: str
    unit_price: float
    quantity_on_hand: int = 0  # 默认值
  1. 复杂域默认值
image-20250418221625278 
@dataclass
class C:
    mylist: List[int] = field(default_factory=list)


c = C()
c.mylist += [1, 2, 3]
  1. 延迟初始化
image-20250418222047777 
@dataclass
class C:
    a: float
    b: float
    c: float = field(init=False)  # 默认不初始化 c

    def __post_init__(self):  # 通过延迟初始化 c
        self.c = self.a + self.b


print(C(1, 2))  # print: "C(a=1, b=2, c=3)"

5 高级内容

5.1 接口

​ Python 支持 OOP，也支持 duck typing。在强类型检查中，duck typing 也一样适用。

​ 例如一个函数 close_resource 接受一个参数，要求这个参数必须提供一个特定的方法 .close()。这种需求在强类型检查时，也可以支持，称之为静态 duck typing，相关方案由 PEP 544 支持。

  • 定义了类似于 Java 的接口
    • 可以有实现，可以被继承。
    • 可以继承多个接口，构建一个新接口。
  • 实际类型检查时，不要求继承关系
    • 只需要对象的所有成员方法 signature 匹配 Protocoll 即可（duck-typing）。
image-20250418225515248 
from typing import Protocol, Iterable


class IResource(Protocol):
    def close(self) -> None:
        ...


class Resource:  # 也可以继承IResource(非必须)
    def close(self) -> None:
        ...


def close_all(things: Iterable[IResource]) -> None:
    for t in things:
        t.close()


f = open('foo.txt')
r = Resource()
close_all([f, r])  # 通过
close_all([1])  # 不通过

5.2 泛型的协变/逆变

  1. 协议 (Protocol) 必须被实现

    • Box 是抽象接口，不能直接实例化，必须有一个类实现 content() 方法。

  2. 协变 (covariant=True) 的规则

    • Box[int] 可以赋值给 Box[float]，因为 int 是 float 的子类型（协变允许子类替换父类）。

    • 协变表示：如果 A 是 B 的子类型，则 Box[A] 是 Box[B] 的子类型。

    • int 是 float 的子类型（因为所有 int 都可安全当作 float 使用），所以 Box[int] 可赋值给 Box[float]。

image-20250418230435339 
from typing import TypeVar

T_co = TypeVar('T_co', covariant=True)  # 支持协变或逆变


class Box(Protocol[T_co]):
    def content(self) -> T_co:
        ...


# 具体实现
class IntBox:
    def content(self) -> int:
        return 42


class FloatBox:
    def content(self) -> float:
        return 3.14


# 正确赋值
second_box: Box[int] = IntBox()  # ✅ 实现 Box[int]
box: Box[float] = second_box  # ✅ 协变允许（int 是 float 的子类型）

5.3 字面量类型

​ 不修改类型为 enum 的情况下，限定传递参数：Literal[字面量1，字面量2，]。

image-20250418231454562 
from typing import Literal, Any


# 总是返回True
def validate_simple(data: Any) -> Literal[True]:
    ...


# 只能是这几个值
MODE = Literal['r', 'rb', 'w', 'wb']


def open_helper(file: str, mode: MODE) -> str:
    ...


open_helper('/some/path', 'r')  # 通过
open_helper('/other/path', 'typo')  # 不通过

5.4 静态检查

  • 可以在静态检查时导入特定的库，运行时不做。
  • 这种情况下，相关标注只能用注释或字符串（前置）方式标注。
image-20250418232014786 
import typing

if typing.TYPE_CHECKING:
    import expensive_mod


def a_func(arg: 'expensive_mod.Someclass') -> None:
    a_var = arg  # type: expensive_mod.Someclass

5.5 Final 与 final

Final

​ 在 Python 3.8 版本中引入一个扩展的标注 typeing.Final，用于标注变量，这个内置标注非常有用，可以理解为实现了 C++ 语法 const 的静态检查作用。

  • 指定变量被初始化后无法再被修改、类变量无法被子类修改。
  • 声明为 Final 的类成员的变量，未初始化的，必须在 __init__ 里面初始化。
image-20250418233257225 
from typing import Final

MAX_SIZE: Final = 9000
MAX_SIZE += 1  # 错误


class ImmutablePoint:
    x: Final[int]
    y: Final[int]  # 错误

    def __init__(self) -> None:
        self.x = 1  # 未初始化y

    def s(self):
        self.x = 1  # x不能被重新赋值

final

​ 另一个被引入的就是小写的 typing.final，用于标注类，可以理解为实现了 Java 语法 final 的静态检查作用。虽然 Python 本身就可以扩展实现运行时 final 的作用，但是这里实现了检查期的final，这个官方版本可以说非常的有用。

​ 如下，除了可以修饰类（不能被继承），甚至可以修饰类的方法（不能被重写）

image-20250418233626883 
from typing import final


@final
class Base:
    ...


class Derived(Base):  # 错误
    ...


class Base2:
    @final
    def foo(self):
        ...


class Derived2(Base2):
    def foo(self):  # 错误
        ...

5.6 关闭静态类型检查

​ 特定情况下，我们也需要关闭静态检查（例如测试或开发中间时），这种情况只需要使用 typing.no_type_check 修饰函数或类来关闭。

​ 如果希望关闭对一个装饰器的静态检查的话，需要使用 typing.no_type_check_decorator 修饰装饰器来关闭。

image-20250419000134243 
from typing import no_type_check, no_type_check_decorator


@no_type_check
def add(v1: int, v2: int) -> int:
    ...


@no_type_check_decorator
def log_enter_exit(fn):
    def __wrapped(*args: int, **kwargs: int):
        ...
    return __wrapped

工具参考

  • typeshed：Python 内置标准和三方库的 pyi 集合 repo（PyCharm、mypy、pytype 已包含）
  • mypy：官方标准静态类型检查工具。
  • pyre：Facebook 开源的静态类型检查工具。
  • pytype：google 开源的 Python 静态代码扫描工具（不依赖标注）。
  • pyannotate：dropbox 开源的自动给 Python 添加类型标注的工具。
  • pydantic：一个基于标注的 Python 数据校验与配置管理库。

参考链接

  • 丁来强-Python强类型编程最佳实践_哔哩哔哩_bilibili。
  • Python的强类型特性与类型检查实践-CSDN博客。

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